领克汽车征战TCR China与CTCC中国杯上海站，吴彦祖加盟完成赛道首秀
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同一件事有几家不同来源报道过。≥3 家才够本站的「已核验」。
第一电动
具名引用 0处
正文里点名到的信源（机构 / 人名 / 公告）。判决里没有这一项的老稿留空。
判决里这一项是空的——正文没点名到可核的信源。
情绪强度 0分
情绪化表述的扣分，0 = 没量到情绪词。
没有量到情绪词。
独有数字 —
本篇写了、同事件另一家没写的关键数字。不代表对方漏了，只是这篇多给了。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
正文重合 —
与同源最相似那篇的正文重合度。高不等于抄——同一场发布会出来的稿子，本来就会用同一批数字和同一段官方表述。
这篇没有这一项：它不在任何多源事件簇里（孤篇）。
为什么是这个分？（点开看判定依据）
这个分怎么自己复算
- 口径版本
- quality-rules-v1+3e8acca1e74a
- 原文指纹
- 4c38b49f926e0f46c9f2a61b2cc5ba3f…
- 判决方式
- 规则版 —— 逐位复现：同一条原文、同一个口径版本， 任何人都该跑出一模一样的四维扣分和总分。
- 复算命令
- python manage.py recompute_verdict 4436
这条命令不写库、不调模型、不联网：拿着这个仓库和那条原文就能跑。 口径参数表在 判定口径 页上， 和上面这个版本号是同一份。
这篇全文共 46 句 —— 逐句过检结果：
「有据」= 句中有具名信源或带单位的可核查数据；「无据断言」= 用了绝对化说法但整句既无信源也无数据。 自动判定会出错，这只是对句子用词的机器观测，不是对内容真伪的结论。
镜下逐句 · 这几句被判到了
恰逢领克品牌成立十周年临近，知名演员、职业车手吴彦祖以领克特邀嘉宾车手身份加入领克捷凯车队，驾驶领克03+TCR赛车出战TCR China上海站赛事，完成其加盟领克后的赛道首秀，为品牌献上特别贺礼。
作为中国首款自主研发生产的量产TCR赛车，领克03+TCR赛车在本赛季上半程已多次登上最高领奖台：4月上海揭幕战斩获两冠三季，随后在宁波、鄂尔多斯等分站持续取得全场冠军，最终以六座全场冠军结束上半程，展现出统治级实力。
经此一役，领克军团持续巩固了积分榜领先优势，为向年度总冠军发起冲刺奠定坚实基础。
他驾驶领克03+TCR赛车稳定发挥，最终斩获新秀组亚军，首秀即登上领奖台，以出色的赛道表现为个人TCR生涯写下稳健开篇。
对一位拥有自己车队、见惯国际赛场的职业车手而言，选择披上领克的战袍，本身就是对领克赛车实力与车队专业运营的高度认可。
此次携手，也让"颜值"与"实力"在领克赛车上实现同构。
除吴彦祖外，领克捷凯车队还汇聚了多位实力派车手。
领克也由此成为横跨场地赛与拉力赛两大领域的中国汽车第一运动品牌。
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先说你的判断，再看 AI 判了什么——我们不写谁对谁错。
两边不一样很正常——本站表述倾向抽检准确率 只有 56.5%， AI 的判定不是标准答案。你的判断记在读者信号里， 与人工金标分开存放；是否纳入训练要等标注口径会定。
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